AI Vision System · Estaciones de Servicio

Inteligencia visual
en cada bomba.

Cámaras con IA que detectan placas, identifican vehículos y generan análisis de tráfico en tiempo real — sin operadores manuales, sin puntos ciegos, sin reportes manuales.

Precisión de lectura
98.7%
Tiempo de detección
< 300ms
Cámaras por sitio
4–12uds
Uptime del sistema
99.9%
02 / CAPACIDADES

Qué hace el sistema.

CAP-01

Reconocimiento de Placas (LPR)

Lectura automática de placas vehiculares en tiempo real. Identificación de vehículos permitidos, listas negras y detección de repeticiones sospechosas.

lpr.read(frame) → { plate: "ABC-1234", conf: 0.987 }
CAP-02

Clasificación de Vehículos

Diferencia automáticamente entre sedanes, SUVs, pickups, camiones y motocicletas. Registro del tipo de unidad por visita y acumulado histórico por categoría.

classify(frame) → { type: "SUV", make_est: "Toyota" }
CAP-03

Detección de Conductas

Alertas automáticas ante comportamientos anómalos: vehículos que rondan sin cargar, estacionamiento prolongado, acceso a zonas restringidas o velocidad excesiva.

behavior.check(track) → ALERT | OK | MONITOR
CAP-04

Análisis de Tráfico por Hora

Conteo acumulado de ingresos, egresos y permanencia en la estación. Curvas de demanda por hora, día de la semana y temporada para planificación operativa.

traffic.heatmap(range="7d") → HourlyMatrix
CAP-05

Integración con POS / ERP

Correlaciona lecturas de cámara con transacciones del punto de venta. Detecta discrepancias entre vehículos registrados por cámara y tickets emitidos en taquilla.

reconcile(camera_log, pos_tx) → gaps[]
CAP-06

Alertas y Notificaciones

Envío inmediato por WhatsApp, SMS o email ante eventos críticos. Configuración de umbrales personalizados por zona, tipo de evento y turno operativo.

alert.dispatch(event, channels=["wa","sms"])
03 / ANALÍTICAS DE TRÁFICO

Demanda por hora. Datos reales.

Visualización del flujo vehicular típico en una estación de alto volumen — Día laboral vs. Fin de semana.

Vehículos por hora — Promedio semanal

LUNES–VIERNES · ESTACIÓN NORTE · ACTUALIZADO CADA 5 MIN

HORA PICO (>100 veh) ALTA DEMANDA (70–100) DEMANDA MEDIA (40–70) BAJA DEMANDA (<40)

Mix de vehículos

PROMEDIO DIARIO · ÚLTIMOS 30 DÍAS

1,284 PROM/DÍA
Sedán 42%
SUV / Crossover 28%
Pickup 18%
Motocicleta 8%
Camión 4%

Mapa de calor semanal — Intensidad de tráfico

HORA × DÍA · ESCALA: BAJO → MEDIO → ALTO → PICO

HORA LUN MAR MIÉ JUE VIE SÁB DOM
04 / REGISTRO EN VIVO

Cada vehículo. Cada evento.

Registro automático de todas las detecciones con timestamp, placa, zona y clasificación del evento.

lucci · vision-feed · estacion-norte EN VIVO
18:42:07 ENTRADA TXK-8821 BOMBA-3 Sedan · tiempo en sitio: activo
18:41:53 SALIDA ABC-1234 BOMBA-1 SUV · permanencia: 4m 12s · carga confirmada
18:41:30 MONITOR MXC-2847 ACCESO-N Pickup · 2da aparición en 30min
18:40:15 ENTRADA GDL-5509 BOMBA-5 Sedán · placa verificada · cliente frecuente
18:39:44 ALERTA SIN PLACA ZONA-REST Motocicleta · ingresó a zona restringida — notificado
18:38:22 SALIDA CUL-7734 BOMBA-2 SUV · permanencia: 3m 08s · carga confirmada
18:37:11 ENTRADA MTY-3391 BOMBA-4 Camioneta pickup · turno tarde
18:36:50 MONITOR JAL-0012 ACCESO-S Sedán · permanencia > 8 min sin carga · bajo vigilancia
18:35:03 SALIDA SIN-4428 BOMBA-6 SUV · permanencia: 5m 40s · carga confirmada
18:34:17 ENTRADA CUL-9913 BOMBA-1 Sedán · cliente frecuente · 3ra visita esta semana
05 / PIPELINE

Cómo funciona.

Del mundo físico al dato estructurado en menos de 300ms.

PASO 01

Captura

Cámaras IP 4K instaladas en accesos, bombas y zonas clave. Grabación continua con visión nocturna IR.

PASO 02

Detección

Modelo YOLO en borde detecta vehículos en cada frame. Latencia < 50ms por cámara, sin depender de la nube.

PASO 03

LPR

OCR especializado lee la placa del vehículo detectado. Corrección automática por contexto de caracteres ambiguos.

PASO 04

Clasificación

El sistema clasifica el tipo de vehículo, asigna zona, hora y correlaciona con eventos previos del mismo vehículo.

PASO 05

Acción

El evento se registra, se actualiza el dashboard en tiempo real y se disparan alertas si aplican reglas configuradas.

Tu estación genera miles de eventos al día. ¿Cuántos estás viendo?

Instalación en días. ROI medible desde el primer mes.

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